机器视觉技术介绍.doc

工业4.0时代，工厂的自动化设备通常只能应对精确位置，不像人工可以解决简朴偏差。而机器视觉能缩短这一差距。
随着我国制造业的快速发展，中国本土的公司也逐渐兴起，出现了一批具有一定实力的机器视觉研发生产公司。同时，机器视觉应用范围逐步扩大，工业机器人成为产业进一步发展的热土。
工业4.0时代，工厂的自动化设备通常只能应对精确位置，不像人工可以解决简朴偏差。而机器视觉能缩短这一差距。根据公开资料，2023年中国机器视觉市场总额达成38亿元，近5年复合增长率达成26.6%。
纵观我国产业发展历程，中国机器视觉相关产业起步较晚，最初多用于电子及半导体行业，也有“国外机器视觉的崛起很大限度上是得益于其半导体行业发展”的说法。由于，半导体行业的诸如锡膏印刷机、贴片机、AOI检测这类的设备必须使用高性能机器视觉组件。
但在社会现代化进程的大力推动下，机器视觉行业也在中国市场度过了发展的最初时期。随着我国劳动力成本上升，人口红利拐点来临，降本增效及制造业转型需求必将推动国内机器视觉进入快速通道。
不仅国际知名品牌纷纷在中国开展业务，中国本土的公司也逐渐兴起，出现了一批具有一定实力的机器视觉研发生产公司。此外，机器视觉应用范围也逐步扩大，由起初的电子制造业和半导体生产公司，发展到了包装，汽车，交通和印刷等多个行业。
根据前瞻产业研究院发布的《机器视觉产业发展前景与投资分析报告》数据显示，2023年机器视觉市场规模达3.5亿美元，占全球8.3%，增速达22.2%，位居全球首位，中国已成为继美国和日本之后的全球第三大机器视觉市场。2023-2023年，中国机器视觉市场增速预计将保持在20%以上，将达成十亿美元级的市场空间。
其中机器视觉在工业机器人方面的应用最为普遍。近年来，机器人特别是工业机器人的迅猛发展，带动了机器视觉市场需求的大幅增长。在2023年5月份的世界机器人大会新闻发布会上，信工部副部长毛伟明透露，把智能制造作为该部门此后的重点工作，制定我国工业机器人产业的“十三五”规划，争取更多政策支持机器人关键部件的研发生产和推广。
特别是当前的以高端装备制造为核心的智造工业4.0时代背景下，随着中国制造2025战略的进一步，工业智能机器人产业市场呈现爆炸式增长势头，而充当工业机器人“火眼金睛”角色的机器视觉功不可没。
对于机器人而言，让工业机械手或机器人“长”一双眼睛，机器视觉赋予其精密的运算系统和解决系统，模拟生物视觉成像和解决信息的方式，让机械手更加拟人灵活的操作执行，同时辨认、比对、解决场景，生成执行指令，进而一气呵成的完毕动作。
由此可见，作为机器人特别是智能化可视机器人重要的零部件之一，机器视觉对机器人的灵活性及可操作性的提高具有决定性意义。可以预见随着机器视觉与机器人的进一步融合，可视机器人将在未来十年内占据智能装备领域重要一席之地。
2023年我国政府正式出台“十三五”规划，明确把机器人产业作为我国工业发展的重点方向，推动机器换人，加快公司转型升级，争取在2025年成为制造业强国。在去年5月份的世界机器人大会新闻发布会上，信工部副部长毛伟明透露，把智能制造作为该部门此后的重点工作，制定我国工业机器人产业的“十三五”规划，争取更多政策支持机器人关键部件的研发生产和推广。
特别是当前的以高端装备制造为核心的智造工业4.0时代背景下，随着中国制造2025战略的进一步，工业智能机器人产业市场呈现爆炸式增长势头，其中充当工业机器人“火眼金睛”角色的机器视觉功不可没!那么机器视觉究竟给工业机器人一双怎么样的“慧眼”，可以助力工业机器人在工业4.0发展道路上发明辉煌篇章?
让工业机械手或机器人“长”一双眼睛，再赋予其精密的运算系统和解决系统，模拟生物视觉成像和解决信息的方式，让机械手更加拟人灵活的操作执行，同时辨认、比对、解决场景，生成执行指令，进而一气呵成的完毕动作。这种可视机械手能延展传统机械手无法达成的动作，使机械手在功能的开发上和领域的拓展上均有显著的突破。可视机器人，将在未来十年内占据智能装备领域重要一席之地。机器视觉作为机器人特别是智能化可视机器人重要的零部件之一，对机器人的灵活性及可操作性的提高具有决定性意义。
武汉瑞拓德的薛工指出，机器视觉将来被广泛应用于工业机器人领域，重要具有四个显著功能：
1)、引导和定位，视觉定位规定机器视觉系统可以快速准确的找到被测零件并确认其位置，上下料使用机器视觉来定位，引导机械手臂准确抓取。在半导体封装领域，设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定，这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。
2)、外观检测：检测生产线上产品有无质量问题，该环节也是取代人工最多的环节。说机器视觉涉及到的医药领域，其重要检测涉及尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。
3)、高精度检测：有些产品的精密度较高，如高度集成的电子电路板，达成0.01~0.02m甚至到um级，人眼无法检测必须使用机器完毕。
4)、辨认，就是运用机器视觉对图像进行解决、分析和理解，以辨认各种不同模式的目的和对象。可以达成数据的追溯和采集，在汽车零部件、食品、药品等应用较多。
并且，随着计算机科学和自动控制技术的发展，越来越多的不同种类的智能机器人出现在生产生活中，视觉系统作为智能机器人系统中一个重要的分支，也越来越受到人们的重视。
薛工分析，随着可视机器人的发展，未来新行业应用及功能的拓展会逐渐出现。工业生产方面量比较大的也许是3C电子产业，物流行业，特别是会涉及到3D视觉。民用服务上也许更多的需要体验，难度在于环境的可变性大，对算法的冗余度规定较高，民用应用将重要来源于消费级的产品。
随着社会现代化进程的大力推动，我国工业得到了长足的发展。机器视觉检测市场通过长时间的积累，我国也出现了一批具有一定实力的机器视觉研发生产公司。
凌云光技术集团有限责任公司自1996年进入图像和视觉行业后，一直致力成为一家具有国际水平的视觉与图像领域的现代高科技公司。20余家国际顶级视觉部件公司建立长期战略合作伙伴关系，引入国际先进的图像技术和产品，服务于中国众多行业的领先公司。从芯片、光源、镜头、相机、采集卡到软件，产品深度覆盖工业、国防、科研、交通、3D交互和生命科学等行业。
广州宝盾电子科技有限公司，集工程技术研发、生产、销售与服务于一体，致力于引进国际先进的机器视觉、传感、控制与执行技术，为工厂自动化、物流自动化和过程自动化提供日益智能化的电气产品及解决方案。
武汉瑞拓德智能科技有限公司自成立以来，在视觉检测和显示控制上积累了丰富的案例经验，成功为多家智能电子制造公司提供了解决方案，并致力于开放式软件平台的开发，和3D视觉检测系统的开发及运用。
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陕西维视数字图像技术有限公司是专业从事机器视觉图像采集产品的研发、机器视觉应用领域设备、计算机图像解决系统解决方案专业提供的高科技公司。该公司重要研发生产图像采集卡、工业相机、工业智能相机、嵌入式图像开发平台，机器视觉图像解决软件，根据客户特殊规定专门开发的机器视觉产品和设备,同时是国外先进的机器视觉部件及视觉系统专业代理及技术服务提供商。
以上这些公司借助中国制造业发转型的机遇，会把更多的机器视觉产品应用到工业机器人领域，促进我国机器人行业发展，推动我国制造业转型升级。同时，公司也会在服务国民经济的过程中不断创新和进步，让我国机器视觉设备的研发生产方面，缩短与发达国家之间的差距。
智能工业的发展，巨大的传感器市场，可以说，未来五年内传感器的年增长复合率将迅速增高，如ICInsights预计那样，销售额至2023年将高达101亿美元。近年来，随着智能工业迅速发展，急需要各种高科技产品辅助生产，催生了各类高科技产品。而据业内专家看来，没有传感器，智能工业、物联网将会是无稽之谈，智能制造等实体经济也是泡沫般存在。
近期，ICInsights称，预计到2023年，加速与横摆角速度传感器销售量将增长9%，销售额将达成30亿美元；磁场传感器与电子罗盘芯片销量增长8%，销售额达成20亿美元；压力传感器销量增长8%，销售额达成27亿美元；传动器销量也将增长8%，销售额达成49亿美元。由此可见，传感器市场目前是一片“蓝海”。
如今是智能工业化时代，由被可广泛应用于各种消费性及工业应用的无人机便能看出，传感器是智能工业不可缺少的关键元器件。
据了解，制造一架高性能无人机至少需要加速度计、陀螺仪、磁罗盘与气压等传感器。此外，还需不影响无人机的核心功能运作的特定应用传感器，如湿度传感器等，监测环境湿度参数。将这些传感器安顿于无人机的核心位置，可保障无人机稳定，灵敏、速度等性能，确装置功能与导航正常运作。
智能工业的发展，需求巨大的传感器市场，可以说，未来五年内传感器的年增长复合率将迅速增高，如ICInsights预计那样，销售额至2023年将高达101亿美元。
1.摄像头和光学部件
这一类通常具有一个或多个摄像头和镜头（光学部件），用于拍摄被检测的物体。根据应用，摄像头可以基于如下标准，黑白、复合彩色（Y/C），RGB彩色，非标准黑白（可变扫描），步进扫描（progressive-scan）或线扫描。
2. 灯光
灯光用于照亮部件，以便从摄像头中拍摄到更好的图像，灯光系统可以在不同形状、尺寸和亮度。一般的灯光形式是高频荧光灯、LED、白炽灯和石英卤（quartz-halogen）光纤。
3. 部件传感器
通常以光栅或传感器的形式出现。当这个传感器感知到部件靠近，它会给出一个触发信号。当部件处在对的位置时，这个传感器告诉机器视觉系统去采集图像。
4. 图像采集卡
也称为视频抓取卡，这个部件通常是一张插在 PC上的卡。
这张采集卡的作用将摄像头与 PC连接起来。它从摄像头中获得数据（模拟信号或数字信号），然后转换成PC 能解决的信息。
它同时可以提供控制摄像头参数（例如触发、曝光时间、快门速度等等）的信号。图像采集卡形式很多，支持不同类型的摄像头，不同的计算机总线。
5. PC平台
计算机是机器视觉的关键组成部分。
应用在检测方面，通常使用 Pentium或更高的 CPU。一般来讲，计算机的速度越快，视觉系统解决每一张图片的时间就越短。
由于在制造现场中，经常有振动、灰尘、热辐射等等，所以一般需要工业级的计算机。
6. 检测软件
机器视觉软件用于创建和执行程序、解决采集回来的图像数据、以及作出“通过/失败（PASS/FAIL）”决定。
机器视觉有多种形式（C 语言库、ActiveX 控件、点击编程环境等等），可以是单一功能（例如设计只用来检测 LCD或 BGA、对齐任务等等），也可以是多功能（例如设计一个套件，包含计量、条形码阅读、机器人导航、现场验证等等）。
7. 数字 I/O和网络连接
一旦系统完毕这个检测部分，这部分必须能与外界通信，例如需要控制生产流程、将“通过/失败（PASS/FAIL）”的信息送给数据库。通常，使用一张数字 I/O板卡和（或）一张网卡来实现机器视觉系统与外界系统和数据库的通信。
配置一个基于 PC的机器视觉系统认真的计划和注意细节能帮助你保证你的检测系统符合你的应用需求。如下是你必需考虑的几点：

拟定你的目的,这也许是最重要的一步决定在这个检测任务中你需要实现什么，检测任务通常分为如下几类：
测量或计量
读取字符或编码（条形码）信息。
检测物体的状态
认知和辨认特殊的特性 模式辨认
将物体与模板进行对比或匹配
为机器或机器人导航检测流程可以包含只有一个操作或包含多个与检测任务相关的任务。
为了确认你的任务，一方面你应当明确为了最大限度检测部件你需要做的测试，也就是你能考虑到会出现的缺陷。
为了明确什么哪个才是最重要的，最佳做一张评估表，列出“必须做”和“可以做”的测试。一旦重要的对测试标准满意，随后可以将更多的测试加进去来改善检测过程，一定要记住，添加测试的同时也会增长检测的时间。
拟定你需要的速度 –系统检测每一个部件需要多少时间？
这个不只是由 PC的速度决定，还受生产流水线速度的影响。
很多机器视觉包含了时钟/计时器，所以检测操作的每一步所需要的时间都可以准确测量，从这些数据，我们就可以修改我们的程序以满足时间上的规定。通常，一个基于 PC 的机器视觉系统每一秒可以检测 20-25 个部件，与检测部件的多少和解决程序以及计算机的速度有密切关系。
聪明地选择你的硬件
一套机器视觉系统的性能与它的部件密切相关。在选择的过程中，有很多捷径特别在光学成像上也许很大限度减少系统的效率。如下是在选择部件时你必须牢记的几个基本原则。
1.摄像头 摄像头的选择与应用的需求直接相关，通常考虑三点：
a）黑白还是彩色；
b）部件/目的的运动；
c）图像分辨率。
在检测应用中大部分使用黑白摄像头，由于黑白图像能提供 90%可视数据，并且比彩色便宜。彩色摄像头重要用于一些需要分析彩色图像的场合里。根据部件在检测时是否移动，决定我们选择标准隔行扫描摄像头还是逐行扫描摄像头。此外，图像的分辨率必须足够高，以提供检测任务需要的足够的数据。最后，摄像头必须质量好和可以避免工业现场中的振动、灰尘和热的影响。
2.光学部件和照明这个至关重要的因素往往被人所忽略。当你使用一个很差的光学部件或照明，就算你使用最佳的机器视觉系统，它表现出的性能甚至比不上一个配上良好光学部件和适当照明的低能力系统。光学部件的目的是产生最佳和最大可用面积的图像，并且提供最佳的图像分辨率。照明的目的是照亮需要测量或检测的部分的关键特性。通常，照明系统的设计由如下因素决定：颜色、纹理、尺寸、外形、反射率等等。
3.图像采集卡虽然图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件，但是它扮演一个非常重要的角色。
图像采集卡直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等等。
使用模拟输入的图像采集卡，目的是尽量不变地将摄像头采集的图像转换为数字数据。使用不对的的图像采集卡也许得到错误的数据。
工业用的图像采集卡通常用于检测任务，多媒体采集卡由于它通过自动增益控制、边沿增强和颜色增强电路来更改图像数据，所以不用在这个领域里。使用数字输入的图像采集卡的目的是将摄像头输出的数字图像数据转换并输送到 PC 中作解决。
考虑各种变化：人类的眼睛和大脑可以在不同的条件下辨认目的，但是机器视觉系统就不是这样多才多艺了，它只能按程序编写的任务来工作。了解你的系统能看到什么和不能看到什么能帮助你避免失败（例如将好的部件认为是坏的）或其它检测错误。一般要考虑的涉及部件颜色、周边光线、焦点、部件的位置和方向和背景颜色的大变化。
对的选择软件：机器视觉软件是检测系统中的智能部分，也是最核心的部分。软件的选择决定了你编写调试检测程序的时间、检测操作的性能等等。
机器视觉提供了图形化编程界面 (通常称为“Point&Click”) 通常比其他编程语言(例如 VisualC++)容易，但是在你需要一些特殊的特性或功能时有一定的局限性。基于代码的软件包，尽管非常困难和需要编码经验，但在编写复杂的特殊应用检测算法具有更大的灵活性。一些机器视觉软件同时提供了图形化和基于代码的编程环境，提供两方面最佳的特性，提供了很多灵活性，满足不同的应用需求。
通信和记录数据：机器视觉系统的总的目的是通过区分好和坏的部件来实现质量检测。为了实现这一功能，这个系统需要与生产流水线通信，这样才可以在发现坏的部件是做某种动作。通常这些动作是通过数字 I/O 板，这些板与制造流水线中的 PLC相连，这样坏的部件就可以跟好的部件分离。例外，机器视觉系统可以与网络连接，这样就可以将数据传送给数据库，用于记录数据以及让质量控制员分析为什么会出现废品。在这一步认真考虑将有助于将机器视觉系统无缝与生产流水线结合起来。需要考虑的问题是：
使用了什么类型的 PLC，它的接口如何？
需要什么类型的信号？
现在使用或必须使用什么类型的网络？
在网络上传送的文献格式是什么？通常使用 RS-232端口与数据库通信，来实现对数据的纪录。
为以后做准备：当你为机器视觉系统选择部件时，时刻记住未来的生产所需和有也许发生的变动。这些将直接影响你的机器视觉软硬件是否容易更改来满足以后新的任务。提前的准备将不仅仅节约你的时间，并且通过在将来重用现有的检测任务可以减少整个系统的价格。机器视觉系统的性能由最差的部分决定（就像一个木桶的容量由最短的一个木块决定），精度则由它能获取的信息决定。花时间和精力合理配置系统就可以建造一个零故障和有弹性的视觉检测系统。